Ich muss über ein Modell nachdenken, um potenzielle Kunden (Unternehmen) zu identifizieren, die eine hohe Chance haben, in Kunden umgewandelt zu werden, und ich suche Rat, welche Art von Modell von Nutzen sein könnte. Die Datenbanken I haben sind, soweit ich weiß (ich habe sie noch nicht), die list...
Ich studiere derzeit Artikel über die Erkennung von Ausreißern mithilfe von RNNs (Replicator Neural Networks) und frage mich, was der besondere Unterschied zu Autoencodern ist. RNNs scheinen für viele als der heilige Gral der Erkennung von Ausreißern / Anomalien zu gelten, aber die Idee scheint...
Ich habe große Probleme, das zu verstehen. Bedeutet das, dass Sie die Kostenfunktion nicht sehr oft verwenden
Wenn ich das richtig verstehe, kann mir Nested-CV dabei helfen, zu bewerten, welcher Modell- und Hyperparameter-Optimierungsprozess am besten ist. Die innere Schleife ( GridSearchCV) findet die besten Hyperparameter, und die äußere Schleife ( cross_val_score) wertet den Algorithmus zur Optimierung...
Ich lese diesen Artikel "Sequence to Sequence Learning mit neuronalen Netzen" http://papers.nips.cc/paper/5346-sequence-to-sequence-learning-with-neural-networks.pdf Unter "2. Das Modell" steht: Das LSTM berechnet diese bedingte Wahrscheinlichkeit, indem es zuerst die feste dimensionale Darstellung...
Die Bildklassifizierung ist die Aufgabe , einem bestimmten Bild eine von zuvor bekannten Beschriftungen zuzuweisen. Zum Beispiel wissen Sie, dass Sie ein paar Fotos erhalten und jedes einzelne Bild genau eines von . Der Algorithmus sollte sagen, was das Foto zeigt.nnn{ c a t , do g, c a r , s t o n...
Ich suche nach einer theoretischen oder experimentellen Schätzung der Untergrenze für die Anzahl der Bäume in einem Random Forest-Klassifikator. Normalerweise teste ich verschiedene Kombinationen und wähle die aus, die (mithilfe der Kreuzvalidierung) das median beste Ergebnis liefert. Ich denke...
Nehmen wir an, ein Modell wurde am Datum Verwendung der verfügbaren beschrifteten Daten trainiert , aufgeteilt in Training und Test, dh t r a i n d t 1 , t e s t d t 1 . Dieses Modell wird dann in der Produktion eingesetzt und macht Vorhersagen über neue eingehende Daten. Einige X Tage vergehen,...
Ich verwende die Keras-Tensorflow-Kombination, die mit der CPU-Option installiert wurde (sie soll robuster sein), aber jetzt möchte ich sie mit der GPU-Version ausprobieren. Gibt es eine bequeme Möglichkeit zu wechseln? Oder soll ich Tensorflow komplett neu installieren? Ist die GPU-Version...
Ich habe mir online einige Videos über Faltungsnetzwerke angesehen, und der Redner diskutierte das Konzept, einen Filter über ein Bild zu führen. Er sagte, und es wird auch im Bild unten gezeigt, dass "Tiefe = semantische Darstellung". Das hört sich gut an, aber ich bin mir nicht sicher, was genau...
Während eines Online-Kurses über maschinelles Lernen von Andrew Ng auf coursera stieß ich auf ein Thema namens Überanpassung . Ich weiß, dass es auftreten kann, wenn ein Gradientenabstieg in einer linearen oder logistischen Regression verwendet wird, aber kann es auftreten, wenn erweiterte...
Ich frage mich, warum das Training von RNNs normalerweise nicht 100% der GPU verwendet. Wenn ich diesen RNN-Benchmark beispielsweise auf einem Maxwell Titan X unter Ubuntu 14.04.4 LTS x64 ausführe, liegt die GPU-Auslastung unter 90%: Der Benchmark wurde mit dem folgenden Befehl gestartet: python...
Welche Metriken können zur Bewertung von Textclustering-Modellen verwendet werden? Ich habe tf-idf+ k-means, tf-idf+ hierarchical clustering, doc2vec+ k-means (metric is cosine similarity), doc2vec+ verwendet hierarchical clustering (metric is cosine similarity). Wie kann man entscheiden, welches...
Ich muss die Wahrscheinlichkeit für jeden Punkt in meinem Datensatz ermitteln. Die Idee ist, die Abstandsmatrix zu berechnen (Abstände der ersten Spalte zum ersten Cluster, Abstände der zweiten Spalte zum zweiten Cluster usw.). Der nächstgelegene Punkt hat die Wahrscheinlichkeit = 1, der...
Ich denke, dies ist eine rudimentäre Frage, aber ich bin sehr neu darin und konnte sie einfach nicht knacken / die Antwort finden. Letztendlich versuche ich hier, eindeutige Werte für eine bestimmte Spalte zu zählen und dann zu bestimmen, welche dieser eindeutigen Werte mehr als einen eindeutigen...
Ich verwende das Keras-Paket, um ein LSTM für eine univariate Zeitreihe vom Typ numerisch (float) zu trainieren. Das Durchführen einer Prognose mit einem Schritt voraus ist trivial, aber ich bin mir nicht sicher, wie eine Prognose mit einem Schritt vorausgehen soll. Zwei Fragen: 1) Ich habe über...
In Python Sklearn gibt es mehrere Algorithmen (z. B. Regression, zufällige Gesamtstruktur usw.), die den Parameter class_weight haben, um unausgeglichene Daten zu verarbeiten. Ich finde jedoch keinen solchen Parameter für die MLLib-Algorithmen. Gibt es einen Plan zur Implementierung von...
Ich habe es mit sehr unausgeglichenen Daten zu tun, daher habe ich den SMOTE-Algorithmus verwendet, um den Datensatz neu abzutasten. Nach dem SMOTE-Resampling habe ich den neu abgetasteten Datensatz in Trainings- / Testsätze aufgeteilt, wobei ich den Trainingssatz zum Erstellen eines Modells und...
Ich bin ein Student des maschinellen Lernens und in diesen Tagen habe ich versucht zu lernen, wie man die TensorFlow-Bibliothek benutzt. Ich habe verschiedene Tutorials und Versuche mit Tensorflow durchlaufen und dachte, der beste Weg, dies wirklich zu lernen, wäre, es in einem kleinen eigenen...
Ich habe kürzlich erfahren, wie ein neuronales Vanille-Netzwerk mit einer bestimmten Anzahl von Eingaben, versteckten Knoten und der gleichen Anzahl von Ausgaben wie Eingaben funktionieren würde. Ich habe mir verschiedene Beiträge angesehen, die sich jetzt auf wiederkehrende neuronale Netze...